Tại sao người làm phân tích dữ liệu phải giỏi Excel?

Hôm trước mình vô tình bắt gặp em nhân viên đang ngồi tổng hợp dữ liệu, lọc và tính toán thủ công để làm báo cáo doanh số tuần. Nhìn em đau đầu và chật vật với các con số dài vô tận, mình mới lân la hỏi thì biết em thường mất cả ngày để làm báo cáo doanh thu tuần.

Em chia sẻ, do lúc ra trường tìm được việc khá nhanh, bản thân em cũng bị cuốn theo công việc nên chưa có thời gian nhìn nhận lại bản thân còn thiếu sót gì. Sếp thì vẫn nghĩ em có năng lực do vẫn hoàn thành công việc, nhưng lại không biết em phải thức đêm thức hôm để hoàn thành các task được giao.

Mình nhìn em và hiểu ngay ra vấn đề, mình mới khuyên em hãy học lại Excel bài bản đi. Dù ngày nay có vô vàn công cụ tiện ích hỗ trợ phân tích dữ liệu ra đời, nhưng Excel vẫn rất cần thiết với các Data Analysis, bởi:

Tầm quan trọng của Excel đối với Phân tích dữ liệu

Microsoft Excel là một trong những phần mềm được sử dụng phổ biến nhất để phân tích dữ liệu. Nó là một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp cần xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phân tích phức tạp. 

• Đầu tiên, các nhà phân tích dữ liệu sẽ sử dụng Excel để xử lý và tổ chức dữ liệu. Nó cho phép bạn dễ dàng nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như database hay tệp CSV, sau đó sắp xếp và tính toán dữ liệu đó theo cách hợp lý để phân tích rồi đưa ra quyết định.
• Ngoài ra, Excel có khả năng thực hiện các phép tính phức tạp như tính tổng, trung bình, độ lệch chuẩn. Nó cũng cho phép chúng ta tạo các công thức tùy chỉnh để thực hiện các phép tính phức tạp hơn nữa.
• Không những thế, Excel cũng là một công cụ tuyệt vời để trực quan hóa dữ liệu. Excel có thể giúp người dùng trình bày dữ liệu theo cách dễ hiểu với biểu đồ, đồ thị, cho phép người dùng nhanh chóng xác định các điểm tương đồng và xu hướng trong dữ liệu. 

• Bạn cũng có thể chia sẻ file Excel và cộng tác với đội nhóm phân tích dữ liệu của mình dễ dàng. Các thành viên trong nhóm sẽ chia sẻ ý tưởng và làm việc cùng nhau để cùng giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cuối cùng, Excel là công cụ phổ biến để phân tích dữ liệu với chi phí thấp, giúp các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô có thể truy cập được. 

Và để thành thạo Excel từ cơ bản đến nâng cao cũng không quá khó khăn. Khóa học mà mình từng tham gia để thành thạo Excel là của Gitiho:

EXG01: Tuyệt đỉnh Excel | Khóa học Excel online từ cơ bản đến nâng cao

G-LEARNING

499,000^đ 799,000^đ

Đăng ký Học thử

Các loại phân tích dữ liệu có thể thực hiện bằng Excel

Dưới đây là một số loại phân tích dữ liệu phổ biến có thể được thực hiện bằng Excel:

1. Phân tích mô tả: tập trung vào việc tóm tắt và mô tả các đặc điểm chính của tập dữ liệu như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, sự phân bổ, xu hướng dữ liệu, hay tóm tắt dữ liệu lớn bằng PivotTable.

Trước kia khi bắt đầu phải làm việc với các dữ liệu lớn, mình gặp khó khăn trong xử lý dữ liệu nhiều và phức tạp. May mắn là mình biết đến PivotTable thông qua khóa học của Gitiho, công cụ cứu tinh của mình khi mà Excel không còn “đủ đô” để làm việc với dữ liệu khổng lồ:

Power Pivot, Power Query - Biến Excel thành công cụ Phân tích dữ liệu chuyên sâu

Nimbus Academy

599,000^đ 799,000^đ

Đăng ký Học thử

2. Phân tích dữ liệu khám phá: khám phá sự tương đồng, mối quan hệ và sự bất thường trong tập dữ liệu.

3. Phân tích suy luận: liên quan đến việc đưa ra các suy luận và dự đoán dựa trên một mẫu dữ liệu.

4. Phân tích dự đoán: sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán kết quả trong tương lai.

5. Phân tích theo quy định: cung cấp các khuyến nghị cho các hành động dựa trên dữ liệu.

6. Phân tích chẩn đoán: nhằm mục đích xác định lý do tại sao điều gì đó xảy ra bằng cách xác định nguyên nhân và mối tương quan.

7. Phân tích chuỗi thời gian: phân tích các điểm dữ liệu được thu thập hoặc ghi lại theo các khoảng thời gian cụ thể và biểu diễn thông qua biểu đồ đường, đường trung bình động, phân tách theo mùa,...

8. Phân tích tài chính: đánh giá sức khỏe tài chính và hiệu quả hoạt động của một tổ chức như các tỷ số tài chính, phân tích dòng tiền, lập ngân sách và dự báo,...

9. Phân tích văn bản: phân tích dữ liệu văn bản để trích xuất thông tin có ý nghĩa.

10. Phân tích không gian địa lý: liên quan đến việc phân tích dữ liệu với một thành phần địa lý.

15 hàm Excel mà người phân tích dữ liệu cần biết

Excel có hàng trăm hàm và việc kết hợp công thức phù hợp với loại các loại phân tích dữ liệu phù hợp có thể khiến bạn choáng ngợp. Do đó mình sẽ liệt kê một số hàm quan trọng để bạn lưu ý và tập trung học trước:

1. CONCATENATE

Đây là hàm giúp bạn kết hợp văn bản, số, ngày tháng và dữ liệu khác từ nhiều ô vào một ô duy nhất.

2. LEN ()

Dùng để hiển thị số lượng ký tự trong mỗi ô, khi mà bạn làm việc với văn bản có giới hạn ký tự hoặc khi muốn phân biệt các chuỗi văn bản có độ dài khác nhau.

3. DAYS

Dùng để tính số ngày theo lịch giữa hai ngày.

4. NETWORKDAYS

Hàm này sẽ tự động loại bỏ các ngày cuối tuần khi được sử dụng. Hàm này giúp tính toán số ngày làm việc ròng không bao gồm ngày cuối tuần.

5. SUMIFS

Đây là một trong những hàm quan trọng mà dân phân tích dữ liệu buộc phải biết, nó giúp họ tính tổng dữ liệu dựa trên các điều kiện, tiêu chí.

6. AVERAGEIFS

Là hàm mà bạn có thể dùng để tính giá trị trung bình dựa trên một hoặc nhiều tham số có điều kiện.

7. COUNTIFS

Tương tự hàm SUMIFS, hàm COUNTIFS cho phép bạn đếm số giá trị thỏa mãn một tập hợp điều kiện. 

8. COUNTA

Dùng để kiểm tra mọi khoảng trống trong tập dữ liệu mà không cần thiết lập lại dữ liệu.

9. VLOOKUP

Đây cũng là một hàm quan trọng trong phân tích dữ liệu dùng để tìm kiếm một giá trị cụ thể trong một cột và trả về một giá trị từ một cột khác trong cùng một hàng (tra cứu dọc).

10. HLOOKUP

Tương tự, hàm HLOOKUP tìm kiếm một giá trị ở hàng trên cùng của bảng hoặc một mảng giá trị, sau đó trả về một giá trị từ một hàng bạn chỉ định trong bảng hoặc mảng trong cùng một cột (tra cứu ngang).

11. IF

Giúp chúng ta thực hiện một phép tính hoặc hiển thị một giá trị dựa trên kết quả của một bài kiểm tra logic.

12. IFERROR

Dùng để kiểm tra giá trị nào có lỗi và thay vào đó nên thực hiện hành động nào.

13. FIND/ SEARCH

Hàm FIND trả về vị trí của một chuỗi văn bản trong một chuỗi văn bản khác (dưới dạng số). Nếu không thể định vị được văn bản, FIND sẽ đưa ra lỗi #VALUE.

Hàm SEARCH có thể mở rộng phạm vi truy vấn. Điều này rất hữu ích khi tìm kiếm các điểm bất thường hoặc số nhận dạng duy nhất.

14. LEFT/ RIGHT

Dùng để truy xuất dữ liệu tĩnh từ các ô, trong khi RIGHT trả về số “x” ký tự từ cuối ô, còn LEFT trả về số “x” ký tự từ đầu ô.

15. RANK

Dùng để hiển thị cách xếp hạng các giá trị trong tập dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.

Kết luận

Hy vọng qua bài viết này, bạn có thể thấy được tầm quan trọng của Excel đối với công việc phân tích dữ liệu dù là ở bất kỳ ngành nghề nào. Hãy trang bị cho bản thân kỹ năng Excel bài bản đến nâng cao nếu bạn đang làm phân tích dữ liệu hoặc các ngành liên quan nhiều đến con số như kế toán, tài chính, marketing, hay quản lý,... nhé.